大部分DeepStream应用演示，都会使用SDK提供的deepstream-app这个非常强大的体验工具，这是从3.x版本就已经开发好的演示应用

在今天的文章中，麦肯锡分析来人工智能技术目前面临的局限障碍以及对应的解决方法。

如今每家公司都在向软件公司转型，在这个过程中，企业IT领导者可以通过听取那些曾经做过这件事的人（他们的厂商同行）的建议来改善数字化成果。

CIO与IT领导者们应当关注哪些安全要点？先从以下四项起步。

预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。

70%的美国民众表示不信任无人驾驶汽车，但72%的中国民众表示信任。即使未来的汽车能够自主驾驶，仍有88%的美国消费者希望拥有自己的私家车，而非使用“无人驾驶”工具（持同样观点的德国消费者占比为82%，法国为76%）。

C2M是个必然趋势，而生产线和供应链的柔性化是重要前提，也是制造业眼下的重点。

这项研究介绍了FinTagging，首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法，它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务，能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中，DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳，但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战，揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性，为金融AI发展提供了新方向。

AGI（人工通用智能）被多位业界领袖预测将在五年内实现，这一预测基于最新的AI模型发展速度，如GPT-5的即将发布。然而，AGI的实现也面临着能源消耗和算力需求的巨大挑战。

日立万塔拉正在进行存储策略更新,统一高端和中端产品线,拥抱全闪存和混合云。公司重回企业存储领域,简化产品组合,现代化技术,同时保持稳定性和可靠性。此外,公司还在积极布局AI市场,推出Hitachi IQ解决方案,并探索AI技术在存储管理和客户支持中的应用。

德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队开发了一个名为CHARTMUSEUM的全新基准测试，专门评估大型视觉-语言模型理解图表的能力。研究表明，即使最先进的AI模型在图表视觉推理任务上远远落后于人类表现——虽然人类能达到93%的准确率，但最佳模型Gemini-2.5-Pro仅达到63%，开源模型表现更差。研究揭示模型在处理视觉推理问题时比文本推理问题表现低35%-55%，并通过错误分析确定了当前模型在符号选择、视觉比较、轨迹跟踪和数值识别等方面的关键挑战，为未来模型改进提供了明确方向。

Web及移动App上云是指将Web应用程序或移动应用程序部署到云计算平台上，以便用户可以通过互联网访问这些应用程序。

几个月之前，曾有一篇题为《数字化反乌托邦：算法对穷人的惩罚》的文章，概述了技术成果对于极弱势群体产生负面影响的强大能力。而这不禁令我想到，技术创新在房地产行业是否也在扮演着同样的角色？

SenseFlow是香港科技大学等机构联合开发的文本到图像蒸馏技术，解决了大型流匹配模型蒸馏的三大难题。研究团队提出隐式分布对齐(IDA)稳定训练过程，段内引导(ISG)优化时间步重要性分配，并设计基于视觉基础模型的判别器提升生成质量。实验表明，SenseFlow能将SD 3.5和FLUX等12B参数级模型成功蒸馏为仅需4步生成的高效版本，同时保持甚至超越原模型在多项指标上的表现，代表了AI图像生成效率提升的重要突破。

使用生成式AI提高人类的工作效率，而不是试图取代人类。这样你就更有可能从这项技术中受益，而不是让自己陷入麻烦。

这项来自首尔国立大学的研究提出了状态机推理（SMR）框架，解决了大型语言模型在信息检索中的过度思考问题。研究者将推理过程从冗长的令牌生成转变为离散动作（精炼、重排序、停止），使系统能够高效地在状态间转换。实验结果表明，SMR在BEIR和BRIGHT基准测试中显著提高了检索性能，同时减少了74.4%的计算资源消耗，证明其在不同语言模型和检索器中的通用性。这种结构化方法不仅解决了冗余轨迹和误导性推理问题，还为构建更高效的信息检索系统提供了新思路。

数字孪生已经成为企业改善供应链体系、优化供给规划的宝贵工具。凭借着在产品及建筑等领域的出色模拟效果，数字孪生已经初步证明了自身在供应链领域模拟原材料、成品及客户间扩散连接的强大能力。

大多数专家认为，机器人技术的通用化还有很长的道路要走。但OpenAI相信，他们的工作将成为发展的奠基石，并最终成就真正具有自主能力、几乎可以完成所有任务的通用型智能机器。

那么零信任到底是什么？它有什么优势？企业该如何部署零信任？腾讯安全围绕零信任基于自身应用实践，梳理了24个常见的问题，帮助用户快速理解。

想象一下，这就像是在一场马拉松比赛中，有些选手获得了高级跑鞋和专业训练营，而其他选手却只能穿着普通鞋子，自行训练。结果可想而知——差距只会越拉越大。Trillion Labs的研究人员正是看到了这一问题，决定寻找一种新的解决方案。